نقش الگوریتم های یادگیری ماشین در تشخیص و تحلیل سبک های یادگیری دانش آموزان

تشخیص دقیق و تحلیل خودکار سبک های یادگیری دانش آموزان یکی از چالش های کلیدی در راستای تحقق آموزش هوشمند و شخصی سازی شده است. با توجه به تفاوت های فردی گسترده در نحوه جذب، پردازش و بازیابی اطلاعات، رویکردهای سنتی آموزشی پاسخگوی نیازهای همه دانش آموزان نیستند. این پژوهش با روش تحقیق کتابخانه ای به بررسی نقش الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) در تشخیص و مدل سازی سبک های یادگیری می پردازد. تمرکز اصلی بر استفاده از روش های خوشه بندی (Clustering)، طبقه بندی (Classification) و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای استخراج الگوهای پیچیده از داده های رفتاری و عملکردی دانش آموزان است. یافته ها نشان می دهند که الگوریتم های ML می توانند با دقت بالایی سبک های غالب (مانند مدل کلاب - Kolb, ۱۹۸۴) را شناسایی کرده و با پیوند دادن آن به مولفه های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)، زمینه ساز مداخلات آموزشی موثرتر شوند. این تحلیل ها همچنین پیامدهای شناختی و انگیزشی سبک های یادگیری را آشکار می سازد. نتایج پژوهش بر اهمیت ادغام تحلیل یادگیری (Learning Analytics) با تکنیک های پیشرفته ML برای بهبود فرآیندهای تدریس و یادگیری در سطوح مختلف، به ویژه آموزش ابتدایی، تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

سبک های یادگیری ، یادگیری ماشین ، آموزش هوشمند ، تحلیل یادگیری ، شخصی سازی آموزش ، الگوریتم های خوشه بندی.